python画敏感性分析的图

要画敏感性分析图，你可以使用Python中的不同库和工具。其中，一个常用的库是`SALib`，它提供了一些用于敏感性分析的函数和方法。

以下是一个使用`SALib`库来进行敏感性分析并绘制图表的示例：

import numpy as np
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
from SALib.test_functions import Ishigami
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义输入参数的范围和数量
problem = {
    'num_vars': 3,
    'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
    'bounds': [[-np.pi, np.pi]] * 3
}

# 生成参数样本
param_values = saltelli.sample(problem, 1000)

# 运行模型并计算输出结果
Y = Ishigami.evaluate(param_values)

# 执行敏感性分析
Si = sobol.analyze(problem, Y)

# 绘制敏感性分析图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(problem['names'], Si['S1'], yerr=Si['S1_conf'])
plt.ylabel('First-order Sensitivity')
plt.title('Sensitivity Analysis')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了`Ishigami`函数作为模型来生成输出结果。你可以根据自己的需求替换成自己的模型。`S1`代表一阶敏感性指数，表示单个参数对输出结果的影响程度。

你可以根据你的具体场景和需求，调整参数范围、样本数量等，以及使用其他的敏感性分析方法和可视化工具。